GPT-4V – это революционное решение для поиска участников клинических испытаний. Это огромный шаг вперед для медицинских исследований и лечения пациентов! 🚀
Отбор пациентов для поиска подходящих участников для клинических исследований является трудоемкой, дорогостоящей и ошибочной задачей, но искусственный интеллект вскоре может исправить это.
Исследователи впервые получили структурированные оценки, завершенные персоналом исследования, и клинические заметки за последние два года.
Они разработали рабочий процесс для системы вопросно-ответной системы на основе клинических заметок, основанный на архитектуре RAG и GPT-4V, и назвали этот рабочий процесс RECTIFIER (RAG-Enabled Clinical Trial Infrastructure for Inclusion Exclusion Review).
Заметки от 100 пациентов использовались в качестве набора данных для разработки, 282 пациента – в качестве набора данных для проверки и 1894 пациента – в качестве тестового набора.
Эксперт-клиницист завершил слепой обзор карт пациентов, чтобы ответить на вопросы о пригодности и определить “золотые стандартные” ответы. Затем они сравнили ответы персонала исследования и RECTIFIER на основе следующих критериев:
- Чувствительность – способность теста правильно идентифицировать пациентов, подходящих для исследования (истинно положительные).
- Специфичность – способность теста правильно идентифицировать пациентов, которые не подходят для исследования (истинно отрицательные).
- Точность – общая пропорция правильной классификации (как истинно положительные, так и истинно отрицательные).
- Коэффициент корреляции Мэттьюса (MCC) – метрика, используемая для измерения того, насколько хорошо модель выбирала или исключала человека. Значение 0 эквивалентно подбрасыванию монеты, а 1 представляет собой правильное угадывание 100% времени.
Метрики производительности RECTIFIER и персонала исследования для определения общей пригодности на основе 13 вопросов в тестовом наборе. Источник: arXiv
RECTIFIER работал так же хорошо, а в некоторых случаях даже лучше, чем персонал исследования. Вероятно, самый значительный результат исследования произошел из сравнения затрат.
Хотя не были представлены цифры для вознаграждения персонала исследования, они, должно быть, были значительно больше, чем стоимость использования GPT-4V, которая варьировалась от 0,02 до 0,10 доллара за пациента. Использование искусственного интеллекта для оценки пула из 1000 потенциальных кандидатов займет несколько минут и обойдется примерно в 100 долларов.
Исследователи пришли к выводу, что использование модели ИИ, такой как GPT-4V с RAG, может поддерживать или улучшать точность определения кандидатов для клинических исследований, и делать это более эффективно и намного дешевле, чем использование персонала.
Они отметили необходимость осторожности при передаче медицинского ухода автоматизированным системам, но, кажется, что ИИ справится лучше, чем мы, если его правильно направить.
Источник: DailyAI
Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/itinairu.
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от itinai.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте itinai.ru
